近畿大学 理工学部 情報学科 情報論理工学部研究室 潘小月

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1 近畿大学 理工学部 情報学科 情報論理工学部研究室 09-1-037-0225 潘小月
「アンパンマンしょうぎ」の完全解析 近畿大学　理工学部　情報学科 情報論理工学部研究室　 潘小月

2 目次 1. 研究背景 二人零和有限確定完全情報ゲーム 2. 本研究の目的 3. 「アンパンマンしょうぎ」とは ボード、駒、進行、ルール
1.　研究背景 　　　二人零和有限確定完全情報ゲーム 2.　本研究の目的 3.　「アンパンマンしょうぎ」とは 　　　ボード、駒、進行、ルール 4.　総局面の見積もり 5.　局面の評価値 6.　千日手の判定 7.　アンパンマン将棋AIによる計算機実験と結果 8.　結論 9.　参考文献

3 研究背景 【二人零和有限確定完全情報ゲーム】 零和：ゲーム終了時プレイヤーの点数の合計は０である
有限：双方のプレイヤーが可能な手の組み合わせが有限である 確定：プレーヤーの着手以外にゲームに影響を与える偶然の要素がない 完全情報：開始時から現在局面まですべての情報を各プレイヤーが得られる

4 研究背景 二人零和有限完全情報ゲームの性質上解析を行い易いため、ゲーム理論において様々な研究がなされてきた。
また、人工知能の分野においても広く研究がなされている。

5 本研究の目的 アンパンマン将棋の完全解析を目指す 完全解析を行うための前準備として、アンパンマン将棋プログラムの作成
アンパンマン将棋が先手有利/後手有利のどちらになるか予測する。

6 「アンパンマンしょうぎ」とは

7 ボード 3×5のボード 五、一行目は先手、後 手の陣地 先手は五の側に、後手 は一の側に座る

8 駒

9 進行 先手から交互に１手ずつ駒を 動かす。 パスは許されない。
アンパンマンとバイキンマン は将棋の玉将に相当する駒、 将棋と同様に自分の駒が移動 する先に相手の駒があった場 合、取ることができる

10 ルール ゲームの目標 自分のリーダーがゴール する 相手のリーダーを詰みに する 同じ局面に３回目に到達 すると引き分け

11 総局面の見積もり アンパンマン：15通り バイキンマン：11通り 食パンマンとホラーマン：14通り カレーパンマンとドキンちゃん：13通り
合計： 15*11*14*14*13*13=5,465,460 通りである。 「動物将棋の総局面1,567,925,964通りと比べても充分に小 さい」

12 局面の評価値 盤上にある駒の種類と位置から計算 自分の駒の価値の合計値/相手の駒の価値の合計値 「結果」は大きいほど有利
強い駒ほど大きな値とする

13 千日手の判定 同一の局面が3回出てくると引き分け
先読みを行う際、先読みで得られる局面が、以前に表れた局面と同じであるか検査し、同じであれば千日手と見做し、先読みは行わずに評価値0とする

14 アンパンマン将棋AIによる 計算機実験と結果
アンパンマン将棋AI--ASAI ランダムAI--RAI ASAI対RAI、RAI対ASAI、ASAI対ASAIでそれぞれ1000回行った。（ASAIの先読み値は３とする）

15 結論 アンパンマン将棋のAIの作成を完成 ASAIは、局面を先読みで得られた評価値に基づいて指す手を決定
完全解析まで完成できてなかった

16 参考文献 アンパンマンはじめて将棋, セガトイズ (2012) 池 泰弘 ：コンピュータ将棋のアルゴリズム―最強アルゴリズムの探求とプログラミング,工学社(2005) 池 泰弘 ：Java将棋のアルゴリズム, 工学社 (2007) 田中哲郎：「どうぶつしょうぎ」の完全解析, 情報処理学会研究報告, Vol.2009-GI-22 No.3, pp.1—8 (2009), Janos Wagner and Istvan Virag, Solving renju, ICGA Journal, Vol.24, No.1, pp (2001), 日本5五将棋連盟, 北尾まどか, 藤田麻衣子, どうぶつしょうぎねっと, (2010), 伊藤英紀, A級リーグ差し手1号, (2013), 米長邦雄, われ敗れたり コンピュータ棋戦のすべてを語る, 中央公論社, (2012).

17 ご清聴ありがとうございました